タグ付けされた質問 「soft-question」

ソフトな質問とは、理論的なコンピュータサイエンスの問題ではなく、理論的なコンピュータサイエンスの分野に関する（主観的な）質問です。

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アルゴリズム的な数学的分析はありますか？
あり、アルゴリズム、グラフ理論/数論/組合せ論/情報理論/ゲーム理論は。 アルゴリズム的な数学的分析はありますか？ ウィキによると、数学的分析には、微分、統合、測定、限界、無限級数、および分析関数の理論が含まれています。実際の変数の実数と実数値関数を扱う実際の分析（wiki）に集中してもかまいません。 「アルゴリズム」とは、計算可能性理論と複雑性理論の観点から何かを研究することを意味します。 「アルゴリズムの数学的分析」のグーグルは、「アルゴリズムの数学的分析」または「アルゴリズムの分析の適用」につながりますが、これは私が言っていることではありません。
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理論的なCSには、純粋な数学に関するトピックがありますか？
私は理論計算機科学、特に近似アルゴリズムの大学院生です。私は今、純粋な数学にもっと興味があることに気付きました（CSコースよりも数学のコースを楽しんでいるように見えるので、私はこれを言うことができます）。理論的なコンピューターサイエンスにかなり純粋な数学（より正確には、CSへの適用を考慮せずにそれ自体で純粋な数学に関心がある分野）である領域があるかどうか、または私がする必要があるかどうかを尋ねたいメジャースイッチを検討してください。私はすでにプログラムに2年半いますので、この時点で切り替えが良いアイデアかどうかはわかりません。 私が見つけることができた唯一のそのようなものは、トップ会議の受け入れリストを閲覧することから、グラフマイナー理論でした。しかし、それは私がただ集中できる「領域」としてはカウントされません。
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理論的コンピューターサイエンスの研究には何が含まれますか？
理論的なコンピューターサイエンスの研究に含まれるものを理解しようとしています。理論的なコンピューター科学者は何をしますか？ 私は、教育、大学院生の監督、資金の申請、学部の職務にかなりの時間が費やされていることを知っています。脇に置いて、研究時間をどのように費やしていますか？あなたが通常行う主な活動は何ですか？論文を読んだり、考えたり、会議を開いたり、文書を書いたりすると思います。他に何かありますか？
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TCS論文での著者の注文
経験則では、TCSの論文では著者はアルファベット順に並んでいますが、いくつかの注目に値する反例があります。著者は、たとえば、 対話型証明システムの代数的方法[ルンド、フォートナウ、カーロフ、ニサン] デジタル署名と公開鍵暗号システムを取得する方法[Rivest、Shamir、Adleman] 指数時間を必要とする単語の問題[Stockmeyer、Meyer] これらの論文で注文する珍しい著者の背後にある物語は何ですか？ 著者の順序がアルファベット順ではない主要なTCS論文の他の例はありますか？
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データベース集約はどのようにしてモノイドを形成しますか？
上cs.stackexchange私はについて尋ねalgebird彼らは抽象代数パッケージを必要とするかもしれない理由を推測、githubの上でScalaのライブラリ。 githubページにはいくつかの手がかりがあります。 ブルームフィルター、HyperLogLog、CountMinSketchなどの興味深い近似アルゴリズム用のモノイドの実装。これらにより、これらの洗練された操作を数字のように考えることができ、強力な統計と分析を生成するためにそれらをhadoopまたはオンラインで合計できます。 GitHubページの別の部分で： 元々は、ScaldingのMatrix APIの一部として開発されたもので、マトリックスには、モノイド、グループ、またはリングの要素である値がありました。その後、Scalding内およびTwitter内の他のプロジェクトでコードがより広範なアプリケーションを持つことが明らかになりました。 TwitterのOskar Boykinでさえ、 主な答えは、セミグループ構造を活用することで、基になる操作を知らなくても正しく並列化するシステムを構築できることです（ユーザーは結合性を約束しています）。 モノイドを使用することで、スパース性を利用できます（モノイドではほとんどすべての値がゼロである多数のスパース行列を扱います）。 リングを使用することにより、数値以外の行列乗算を実行できます（場合によっては実行しました）。 algebirdプロジェクト自体（および問題の履歴）は、ここで何が行われているのかをかなり明確に説明しています。 （これは通常、数千のノードでアルゴリズムを生産しようとするときの問題点です）。 セミグループ/モノ/グループ/リングについてシステムの問題を一度解決すれば、Memcache、Hadoop、Stormなどを考えずにアルゴリズムをプラグインできます。 どのようにしているBloom filters/ hyperloglog/ countminsketch番号など？ データベース集約がモノイダル構造を持っているのはどうですか？ このモノイドはどのように見えますか？彼らはグループ構造を持っていますか？ 文献の参照が役立ちます。
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コンピューターが発見した証拠
1996年、長年の未解決の問題がコンピューターによって解決されました。すなわち、ロビン代数とブール代数は同じです。この証明は、自動定理証明者によって発見されました。 さらに、4色定理の既知の証明には、コンピューター生成コンポーネントが含まれています。 この質問の目的は、コンピューターによって（完全または部分的に）発見された証拠（既知の唯一の証拠または初めて発見された証拠）をリストすることです。
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集中する特定の研究トピックを見つける方法
私は最近、修士課程を始めました。前学期、ネットワーク、ソフトウェアエンジニアリング、アーキテクチャなどのさまざまな分野のコースを受講しました。最近、アルゴリズムやデータ構造の上級コースを受講した後、私が最も興味のあるコースを見つけたと思います）。 研究テーマを見つけるにはどうすればよいですか-論文のために取り組むことができる特定のデータ構造またはアルゴリズム、そして場合によっては博士号にフォローアップできますか？私は現在、同じ大学で私の大学で行われた研究のいくつかを見ています。 編集する 私の側からのあいまいなフレーミングのために、一部の人々は質問を混乱させたと思います。私は修士論文のトピックを見つけたいのですが、博士号を取得するのにはまだ少し遠いです（もしそうなら）
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コンピューティング博物館の展示
私が知っているコンピューター関連の博物館や展示はすべて、コンピューター機械の歴史のみを扱っているように見えますが、コンピューターサイエンスのトピックについては何も扱っていません。 さまざまなコンピューティング/コンピューターサイエンス/コミュニケーション/数学のトピックについて、一般の人々を教育し、楽しませ、刺激するために設立された新しいコンピューティング博物館の作成に携わっています。歴史と有名人も展示の一部になりますが、これは歴史博物館ではありません。代わりに、訪問者は、コンピューティングを可能にする時代を超越した概念について、ハードウェア層から学びます。予算は指定されていませんが、アイデアは永続的なインスタレーションの大勢の訪問者にとって耐久性があり実用的であり、世界最高の科学センターに似た最小限の人員配置/使い捨て材料である必要があります。 どんな展示を含めますか？
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研究/出版のサポートはどこで受けられますか？
私はしばらくSATアルゴリズムを開発してきましたが、それを共有したいと思っています。私はコンピューターサイエンスの多くの人々を知りません、そして、私は正確にどこを向くべきかわかりません。 公開を検討しているアルゴリズムを持っている人が利用できるリソースは何かと思っています。また、アルゴリズムの実行時間と正確さを分析するのに助けが必要です。 私の主な問題は、ランタイムの分析です。これについての詳細な分析の助けが必要です。アルゴリズムが正しいことはかなり確信していますが、誰かがこれを検証してくれると助かります。 それで、私のアルゴリズムを喜んで分析したいと思う人はいますか？また、このようなタスクに使用できるリソースは何ですか？
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あなたの分野外で定期的に論文を読むことは有益ですか？
自分の分野に関係のないものも含めて、自分の分野外の論文を定期的に読むことについてどう思いますか。私の直感は、それが私自身の問題で私を助けるかもしれない全く異なる見方やテクニックを与えることができるということです。しかし同時に、新しい知識が彼自身の仕事で彼を助けなければ時間の無駄になるので、私はそれについて少し懐疑的です。 これについてどう思いますか？自分の仕事に関係のない結果を探す他の方法はありますか？TCS +シリーズについてはどうですか？
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博士課程の開発; 文献レビュー戦術
正しい領域かどうかはわかりませんが、ここに行きます。 通信ネットワークの信頼と評判管理の博士号（グラフ理論、確率論的分析など）を始め、たくさんの本を読んでください。 誰もが学術的リーディングを管理するための最良の方法や、文献レビュー/進捗レポートなどについて注意すべきことをアドバイスできますか？
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並列化、特に問題のパターンとアルゴリズムに関する入門ノート
コンピューターサイエンスの基本的なクラスの並列アナログのように、並列プログラミングの優れた紹介を提供するオンラインで利用可能な講義ノートまたはその他のリソースを探しています。 私の焦点は次のとおりです。分割統治、貪欲アルゴリズム、動的プログラミングなど、つまり逐次アルゴリズムの基本パターン（および問題）について話すことができますが、並列アルゴリズムのアプローチを分類するための適切な言語がありません。 たとえば、次の各問題への明白な並列アプローチには定性的振る舞いが異なるという事実を表すために、適切な用語を取得したいと思います。 整数の配列をすべてゼロに設定します（完全にスケーリングします）。 整数の配列を合計する（使用するスレッドが多いほど、オーバーヘッドが大きくなります）。 配列を指定して、各エントリと他のエントリの積をリストします（標準のdouble-for-loopを並列化すると、実行時間はプロセッサ数のsqrtにスケーリングされます）。 共有メモリ環境で十分であり、プロセス間通信は私にはそれほど関係ありません（実際、私はそれをまったく回避するアルゴリズムに興味があります）。さらに、技術的な側面は私には無視できます。
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CSの研究分野を（M.TechからPhDへ）切り替えるのは簡単ですか？
私はかなり厳しいジレンマに直面しています：- 私は2年前にCSでM.Techを修了し、VLSIテストの分野で論文を完成させました。私は自分の仕事が好きでしたが、その中で自分の博士号を取りたいとは思わない-私は博士号を取得する手段として（近似/オンラインアルゴリズムで）理論的なコースを追求したいと強く望んでいた。 ただし、私はTCS（理論コンピュータサイエンス）での研究経験がないため、米国の適度に優れた学校に入学する可能性を損なうと思います。一方、VLSIでの研究経験（およびVLSIの分野でよく知られている私の顧問/委員会メンバーからのLORは、私が良いプログラムに参加するのに役立ちました（しかし、その分野での私の熱意はすでに元気になっています）。 そのため、最初の研究分野（UG / MSレベル）からの移行に成功し、PhDのまったく別の分野に乗り出すことができた人々から連絡をもらいたかったのですが、移行の理由をどのように説明しましたか？ SOP、それがトップの学校に入学する可能性に影響したかどうかなど。また、質問を閲覧している学者にとって、あなたはそれをどう思いますか？常にあなたの興味に一致する経歴を持つ学生を優先しますか？
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線形フィードバックシフトレジスタは、暗号学者によって一般的に推奨されていませんか？
KatzとLindellは彼らの本の中でLFSRが疑似ランダムジェネレーターの基礎としてひどいものであり、もう使用されていないことを主張しています（まあ、彼らは人々がストリーム暗号の代わりにブロック暗号を使用することも推奨しています）。しかし、たとえば、estreamポートフォリオ（ハードウェアを対象とするGrain）の暗号の1つがLFSRを使用しているため、LFSRが適切でないという意見はコンセンサスではありません。 LFSR（およびストリーム暗号）に関するKatzとLindellの意見を共有する多くの暗号学者がいるかどうか知りたいですか？
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